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公开(公告)号：CN115706665A
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110808218.X
申请日：2021-07-16
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种区块链的蜜链欺骗防御系统及方法。该系统包括：多个共识节点系统，其中，任一共识节点系统包括：重定向器、区块链共识节点、蜜链共识节点；区块链共识节点在未达成共识的情况下，通过重定向器将交易集及共识结果重定向给同一共识节点系统的蜜链共识节点；根据共识甄别处理结果确定是否重新选取区块链共识节点；蜜链共识节点，适于根据重定向的交易集及共识结果进行欺骗甄别处理，接收其他蜜链共识节点通过共识通信广播的甄别处理结果；通过重定向器将共识甄别处理结果反馈给区块链共识节点。将蜜链技术嵌入区块链共识算法中，主动提升区块链系统的高可靠性，保障满足前提条件，而不只是被动处理前提条件失效的状况。
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公开(公告)号：CN114615002A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011415992.6
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供一种运营商关键基础设施被控识别方法及系统，其中，该方法包括：对于每一共识节点集群接收的公共流量消息，共识节点集群中的每一共识节点选择一种异常流量检测方法，获取共识节点的检测结果并向共识节点集群中的其他共识节点广播；共识节点集群基于共识机制和各共识节点的检测结果，识别发送公共流量消息的数据采集节点是否被控。本发明实施例提供的运营商关键基础设施被控识别方法及系统，通过随机选择异常检测方法产生检测结果并广播，在整个共识节点集群中基于实用拜占庭协议算法进行共识，识别该数据采集节点是否被控，能提高识别效率和准确性，能保证识别的高有效性和高可靠性以及系统的可扩展性。
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公开(公告)号：CN118520454A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202310183725.8
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习应用的安全控制方法、装置及计算设备，方法包括：各个应用节点从应用区块链的最新区块中获得初始推理模型，分别根据本地的各个训练样本对初始推理模型进行训练，得到各个中间推理模型，分别识别本地的各个训练样本中是否包含攻击训练样本，得到各个应用节点的攻击检测结果；第一目标应用节点对各个待聚合应用节点训练的中间推理模型进行网络模型梯度聚合处理，得到目标推理模型；创建新区块，将目标推理模型添加至新区块；第一目标应用节点是从各个应用节点中筛选的，待聚合应用节点的攻击检测结果为不包含攻击训练样本。通过上述方式，能够避免攻击训练样本对联邦学习应用的推理模型的影响，保证联邦学习应用的安全性。
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公开(公告)号：CN118503966A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410548317.2
申请日：2024-05-06
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F21/56 , G06F21/55 , G06F18/15 , G06F18/2433
Abstract: 本公开提供了一种主机异常行为识别方法、装置、设备、介质及产品，其中，该方法包括：获取待识别主机的话单数据，并在所述话单数据中提取多个预设指标的指标信息；对所述指标信息进行归一化处理，得到归一化指标信息，并基于所述归一化指标信息计算所述待识别主机的第一指标分数和第二指标分数；其中，所述第一指标分数用于指示在指定历史时间所述待识别主机的主机行为和正常主机行为之间的差异程度，所述第二指标分数用于指示未来时刻所述待识别主机的主机行为和正常主机行为之间的差异程度；基于所述第一指标分数和所述第二指标分数，评估所述待识别主机的异常程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118827117A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410038227.9
申请日：2024-01-10
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种恶意URL识别方法、装置、设备及存储介质，通过对待识别的URL数据进行预处理，得到URL字符串；将所述URL字符串进行向量化，得到所述URL字符串中各个字符的字符向量；采用预先训练的恶意URL识别模型对所述字符向量进行识别，得到所述URL数据的识别结果；其中，所述恶意URL识别模型包括依次相连的卷积神经网络、非局部操作、长短期记忆神经网络以及多层感知机，经过使用一维卷积神经网络可以让模型先关注局部信息，并利用非局部操作捕捉全局上下文信息，从而可以有效提高恶意URL识别的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN118802303A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410510719.3
申请日：2024-04-26
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 孙涵 , 杜雪涛 , 吕明 , 常玲 , 谢懿 , 王哲敏 , 于鑫玥 , 闫鑫 , 张晨 , 赵蓓 , 薛姗 , 于少中 , 刘胜兰 , 倪宁宁 , 王奕夫 , 刘仲思 , 巴特尔 , 余绍绍
IPC: H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本申请涉及网络安全领域，提供一种用户行为异常处理方法、装置、设备、介质和程序产品。该方法包括：根据用户请求获取对应的用户数据，将用户数据输入至异常检测模型，得到异常检测模型输出的用户行为的预测分类结果；其中，预测分类结果是通过对用户数据进行特征提取，对提取的用户特征进行特征融合以及对融合特征进行分类得到的；根据预测分类结果，从策略引擎中获取预测分类结果的处理策略。本申请通过模型预测用户当前的访问或操作请求是否异常，并按照模型预测结果对应的处理策略进行访问，降低了异常检测的误报率，提高了异常行为判定的准确率。
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公开(公告)号：CN114386040A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011140768.0
申请日：2020-10-22
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种分布式漏洞扫描方法及系统，该方法包括：获取每个当前漏洞扫描任务的执行时间，将所有当前漏洞扫描任务的执行时间除以预设组数获取每组当前漏洞扫描任务的平均执行时间；根据所述平均执行时间对所述当前漏洞扫描任务进行分组；将每组当前漏洞扫描任务分配到多个扫描引擎中的一个扫描引擎进行执行。本发明实施例不仅可以提高任务分配的效率，还可以通过对当前漏洞扫描任务分组实现批量扫描，减少扫描的总次数，当漏洞扫描任务执行过程中出现异常，通过重复执行出现异常任务所在的扫描任务分组，可以避免执行全部任务，提高漏洞扫描的容错性和漏洞扫描任务的执行效率。
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公开(公告)号：CN118802282A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410267180.3
申请日：2024-03-08
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Inventor： 陈祖泉 , 林华生 , 牟艳琳 , 杜雪涛 , 张晨 , 陈燕雷 , 杜刚 , 常玲 , 罗君 , 顾佳林 , 赵蓓 , 裴明煜 , 薛姗 , 闫鑫 , 于少中 , 刘胜兰 , 王奕夫 , 陈凡
IPC: H04L9/40 , G06F18/2413 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种恶意网站识别方法和装置，属于网络安全技术领域，所述方法包括：获取网络流量对应的URL字符串、网络流量特征和人工URL特征；将网络流量特征和人工URL特征进行拼接得到拼接人工特征，将URL字符串转化为向量；将拼接人工特征和向量输入恶意网站识别模型中，得到模型输出的恶意网站识别结果。上述方法结合了URL字符串中的特征、基于先验知识构建的人工URL特征以及网络流量特征，避免了单纯使用bert等模型来处理URL特征进行恶意网站识别带来的领域间的迁移问题，以及需要大量有标注数据进行模型微调的问题，有助于提高模型的可解释性。通过将网络流量特征纳入考量，提高了恶意网站识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118796377A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410150609.0
申请日：2024-02-02
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，提供一种漏洞扫描任务调度方法、装置、设备、介质、程序及产品，应用于包括至少两个调度引擎的漏洞扫描系统，漏洞扫描任务调度方法包括：接收到漏洞扫描任务，从漏洞扫描系统的其他调度引擎中确定至少一个候选调度引擎；获取各候选调度引擎的工作状态信息；基于所述漏洞扫描任务的任务参数与所述工作状态信息，从各候选调度引擎中确定目标调度引擎；控制所述目标调度引擎执行所述漏洞扫描任务。本申请可以实现快速、准确地进行漏洞扫描任务的调度，进而可以提高漏洞扫描任务的调度效率。
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